公开(公告)号：CN114021836B

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202111352050.2

申请日：2021-11-16

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 周帆 ,  王志远 ,  钱塘江 ,  钟婷 ,  王鹏宇

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种基于不同角度融合的多变量水库入水量预测系统、训练方法及应用，基于水库各变量历史观测值，首先通过随机循环神经网络和生成模型获得符合多模态分布的隐变量，然后通过注意力模型获得注意力矩阵，再将符合多模态分布的隐变量和注意力矩阵输入多层感知机，便可实现未来水库入水量的预测；相较于传统的人工经验判断和统计学方法，本发明对特定的场景具有建模能力；相较于传统的循环神经网络，本发明可以更好地捕捉多个观测值之间的关联和时间上较长的依赖，因而具有更高的准确率，不仅节省了大量的人力和物理成本，而且其预测结果也更有价值。

公开(公告)号：CN114021836A

公开(公告)日：2022-02-08

申请号：CN202111352050.2

申请日：2021-11-16

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 周帆 ,  王志远 ,  钱塘江 ,  钟婷 ,  王鹏宇

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于不同角度融合的多变量水库入水量预测系统、训练方法及应用，基于水库各变量历史观测值，首先通过随机循环神经网络和生成模型获得符合多模态分布的隐变量，然后通过注意力模型获得注意力矩阵，再将符合多模态分布的隐变量和注意力矩阵输入多层感知机，便可实现未来水库入水量的预测；相较于传统的人工经验判断和统计学方法，本发明对特定的场景具有建模能力；相较于传统的循环神经网络，本发明可以更好地捕捉多个观测值之间的关联和时间上较长的依赖，因而具有更高的准确率，不仅节省了大量的人力和物理成本，而且其预测结果也更有价值。